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摘要:針對地鐵空調運用過程中涉及的檢修、故障處理、問題分析、進度跟蹤等問題，以及運用過程中需要對設備的關鍵歷史信息能快速查詢及分析，提出基于信息化、大數據及智能化等技術的地鐵空調綜合管理系統，并從平臺的角度就如何融合空調檢修(維保)、故障預診斷及預警、信息分析、計劃管理及進度追蹤等方面提出一個系統性解決方案，以提升地鐵空調在運用過程中相關工作管理的高效性，并提升地鐵空調在線可用率，降低相關成本，提升乘客的舒適性。
關鍵詞:物聯網;預診斷;故障預警;空調維保;軌道空調
0引言
在地鐵車輛空調的實際運用過程中存在很多工作，尤其是對于空調的采購、制造、維護、檢修及問題處理等信息的獲取非常迫切，很多時候處理某一個事務不是簡單地需要某一部分的信息，而是多個信息的綜合體現，同時需要多種信息的融合和配合。在既有綜合信息的基礎上，結合大數據、物聯網技術，可以將故障預診斷及運用檢修進行優化，既可以提前發現隱性問題并得到及時處置，同時又可以將部分計劃修變為狀態修，有效節約部件定期更換形成的浪費和高成本。本文從車輛空調全壽命周期的角度，基于智能化、大數據、信息化及物聯網等技術提出一種智能地鐵空調綜合管理系統，提升地鐵車輛空調運用的便利性、維護及故障處理的及時性、有效性及經濟性，既保障了智能地鐵空調運用的可靠性，又降低了相關成本。
1系統組成與特點
該智能地鐵空調綜合管理系統平臺主要包括大數據系統、智能診斷系統、智能故障管理、運用維保管理、設備履歷管理、數據展示平臺及智能終端平臺處置幾個部分，如圖1所示。其中，智能終端平臺作為一個通用功能融合到其余的幾個部分，通過智能終端可以完成系統所有功能。為便于信息的追蹤及管理，任何數據在生成之初便為其分配唯一的全生命周期ID號，包括產品任意一個零件或者部件，類似機殼、通風機、冷凝風機、壓縮機、換熱器、管路等，甚至可以具體到每一個螺/鉚釘都有其唯一的編號，這樣就形成了大數據系統中的采集、分析及履歷追蹤的基礎。
2綜合管理平臺
該系統平臺在設計之初，就將地鐵空調運用所需要的信息綜合統一管理，實現統一賬號、統一接口、統一展示及統一通知等功能，避免多個子系統分頭管理，造成數據孤島，不便于數據的使用和統一處理。
2．1大數據系統
基于空調系統運用過程中相關工作的需要，該綜合管理系統會記錄空調系統運行過程中產生的大量實時運行數據，包括相關電機電壓、電流、能耗、溫度、濕度、PM25、PM10、煙霧、壓力、風壓、部件運行時間、系統及各部件的工作狀態等。
2．1．1實時在線
在具備安裝實時遠程數據傳輸的項目中，遠程數據可以實時通過互聯網進入到該綜合管理系統中，這種情況下可以最大程度地發揮該系統中大數據及預警功能，因為通過數據的自動實時上報，系統可以通過跨設備、跨列車等綜合智能分析相關數據，實現趨勢性預警，同時也可以實時查看設備的運行狀態(各個參數，包括位置等信息)，降低人員錄入數據的工作量。
2．1．2離線導入
在不具備安裝實時遠程數據傳輸的項目中，可以通過新一代空調控制器存儲設備的運行數據。
2．2智能診斷系統
由于故障本身的復雜性、多樣性及不確定性，故障診斷預測實質上是一個多信息融合的過程，只有提取多種故障特征信息并加以融合分析，才能提高診斷預測精確度和可靠性。信息融合是指對來自多個傳感器的信息進行多級別、多方面的處理，從而導出新的、有意義的信息，這種新信息表示被檢測目標對象的狀態行為，是任何單一傳感器所無法獲得的，信息融合是一種多層次、多方面以及對多源信息進行檢測、聯合、相關估計、組合，以達到精確、完整、及時的狀態及趨勢評估，其融合過程可分為數據層、特征層和決策層信息融合，每一個級別層次代表了對原始數據的不同程度的抽象，都能充分利用獲得的信息資源，擴大時空覆蓋范圍，增加置信度，改善診斷預測系統的性能，獲得精確的系統狀態和狀況的評估。因此在該系統設計之初就考慮了傳感器的及時采集及分析，目前已經實現了地鐵車輛空調在溫度、濕度、電壓、電流、能耗、PM2．5、PM10、煙霧、系統運行壓力、風壓等信息的實時在線監測，針對遠程系統與本地控制系統對于數據量和速度存在的差異性的特點，對于成熟的的故障診斷算法，集成到設備內部的控制系統中，實時分析及判斷故障，并進行存儲及上報(具備條件的情況下)。對于需要跨設備間的故障診斷，長時間累計的大數據分析，以及目前并不十分成熟的故障診斷算法，在服務器端進行數據的存儲，并采用智能自學習及專家系統，對采集的數據進行跨設備、跨時間的多次迭代分析，同時不斷對系統補充故障數據，并根據故障時間、地點、設備編號等信息，二次提取系統中的大數據，進行再學習，并將得到的最新算法立即更新到所有設備上，無需更改設備端的軟件。智能診斷系統提供兩部分信息，一部分為設備即將或者已經發生故障，需要進行立即處置的，其按照故障的相關流程進行處理，由系統自動根據查找的信息，按照故障進行推送，以便得到及時處置，保障設備運行安全。另一部分為系統智能分析出設備的某些性能指標偏離了正常范圍，但是其仍可以具備正常工作的條件，需要進行及時檢查或者更換，這一類信息由系統自動代入相關信息，按照檢修任務進行下發，確保檢修的及時、到位。
2．3智能故障管理
目前很多系統并沒有將人工匯報的故障與預診斷故障進行統一融合管理，必然會出現較大的信息缺失，不利于大數據的分析與智能故障預測的準確性，因此該系統的智能故障管理包括故障預診斷、故障預警及故障處置等功能，基于該系統，實現了人工錄入、設備自診斷故障、大數據分析故障及智能自學習分析的故障融合統一管理，形成多源頭信息輸入，集中匯總分析及處理。
2．3．1人工匯報
本系統對于人工匯報提供了任意地點可訪問的移動端頁面及電腦端頁面，通過該匯報接口，匯報人可以將非預診斷及自動檢測出的故障錄入故障單號(用于全生命周期的追蹤、分析)，對應的產品編號(自動關聯對應的產品名稱、型號、對應項目、車號、車廂號、線路)，發生時間、地點、故障表現等信息，并基于流程追蹤系統，實現故障處置的全流程追蹤。
2．3．2故障處置
為確保預診斷、自學習及人工錄入的故障得到準實時(小于1min)的處置，在當前移動智能終端普及的情況下，必須為故障的及時有效處置設計通知及處置功能，本系統在設計時就基于移動終端開發了專用的故障處置系統。在故障發生后，系統會根據對應的數據標識、故障類型等匹配對應的責任人，并將相關信息自動推送到對應責任人及相關人的移動終端上，提醒相關人及時處置。相關人通過移動終端收到信息后，可以通過該信息直接進入對應的故障詳細頁面，該頁面包括故障對應設備的產品編號、名稱、型號、項目名稱、車號、車廂、線路、發生時間、地點、故障來源、故障表現、當前故障處置狀態、故障級別、故障類型等信息。同時基于該系統的流程可全定制化技術，實現不同類型、項目等的故障按照不同的流程進行處置，過濾掉其中誤報故障，進一步提升處置效率。為便于故障的流程化處置，便于相關人員包括后續處置主體及時了解故障整個處置過程，故障頁面可以實時查看該故障的維修記錄，維修記錄包括維修類型(維修、換件)、維修人、維修時間、處理過程、新舊部件編號、型號、供應商及相關信息。同時為便于追蹤及落實，可以從責任人、責任部門及責任時間等各個維度對數據進行統計。
2．4運用維保管理
隨著地鐵空調使用年限的增加，會造成一些零部件的磨損或損壞，除自然磨損外，有些部件是因設備運行條件太差，加劇了部件的磨損或損壞，如果得不到及時的維護、更換及維修，則會影響地鐵車輛的正常使用，同時定期的部件更換和檢修，雖然較大程度地保障了車輛的正常運行，但是定期性維護及更換仍然會帶來如下不足。定期的維護更換必然會帶來部分部件的過度保養和部分部件的欠缺保養。過度保養容易帶來浪費，據統計，定期更換下的部件很大一部分仍遠遠沒有到達其使用的壽命，此時進行更換浪費了大量的社會資源;而一些部件由于制造差異性、環境等使用條件的限制，會在沒有到達保養期即發生損壞，此種情況下會影響地鐵的正常運營，因此基于智能化、大數據、故障預診斷及信息化技術的狀態修是非常有價值的?；诩扔械闹悄芑⒋髷祿?、故障預診斷及部件履歷等功能，可以高效地實現地鐵空調運用維保管理功能，維保管理功能主要包括如下幾個方面。
2．4．1基礎數據
基礎數據包括每臺空調及空調內所有部件的部件類型、唯一編號、生產日期、使用日期、使用時長、最小檢修時間、標準檢修時間、最大檢修時間、生產廠家、檢修責任單位(小組)，對應部件存在傳感器，則需要增加最大正常值、最小正常值、正常值。
2．4．2定期檢修
基于以上的基礎數據，系統自動根據生產日期、使用日期、使用時長、最小檢修時間、標準檢修時間、最大檢修時間自動分析后續一定時間內需要進行維護的部件，涉及更換的，可以自動生成采購清單并結合物料基礎數據，提前預警對應備件的采購需求，并將相應的檢修任務分發到對應的檢修責任單位。檢修單位收到檢修任務后，安排人員根據檢修任務中的信息準確到對應設備上進行檢修，并實時更新系統中設備相關部件的上一次檢修時間，系統根據更新的檢修信息自動調整系統中未完成的檢修任務，確保每個檢修任務得到準確無誤的處置。
2．4．3狀態檢修
對于可以提取到特征數據的部件，系統會自動基于智能自學習、專家系統進行數據的關聯分析，并得到需要進行檢修的設備信息，系統會將需要進行檢修的設備信息推送到相關單位和人員，之后與定期檢修的流程一致。
2．5設備履歷管理
設備履歷管理對于后續設備的正常維護、使用及處置至關重要，如何做到多個口徑的設備履歷可以進行集中匯總查詢，其中包括制造履歷、檢驗履歷、故障履歷及維護履歷(檢修、整改等)，最終可以追查到任何一個部件進行的任何操作，其中包括操作時間、對象、人員、工具、時間等，可以大大簡化后續分析問題的時間，可以將設備綜合履歷信息查詢時間減少為原來的20%以下。
2．6數據展示平臺
在整個系統中收集及分析出的數據，最終要發揮其效益，必然需要有一個完善的數據管理及展示系統，如何讓不同角色、不同崗位的人員取得對于其有意義的數據并用于實際工作中，才是最重要的，因此有必要對數據進行分單位、崗位、項目等進行權限和分類管理，同時需要實現所有人員的個性化統計定制能力。
2．6．1數據查詢
對于該系統，所有的數據均可以通過項目、用戶單位、位置、編號、型號、分類、供應商、負責人、歷史處置人、相關時間等維度進行查詢，關鍵數據支持系統直接超鏈多維度查看，并支持單頁面多維護信息查看，類似關于產品，可以通過一個頁面查看該產品的下級部件，相關的項目信息、部件信息、配屬信息，制造、檢驗、故障及檢修等信息，大大簡化了原有的數據查詢方式，提升了50%以上的處置效率。
2．6．2統計報表
為滿足不同崗位、角色的人員對于統計報表的不同需求，該管理系統設計了個性化報表定制系統，不同人員根據自己需要定制自己的數據報表。
3結語
本文以某城市地鐵空調綜合管理系統為研究背景，通過對故障預診斷、故障處置、空調運行數據的采集、分析及展示以及后續的檢修計劃管理等功能進行融合性設計，將大數據、智能化、物聯網及信息化等技術進行交匯融合運用，有效提升了地鐵空調在實際運用過程中事務的處理效率，并為大數據及智能化在軌道空調領域的進一步運用打下良好的平臺基礎?？梢灶A言，隨著數據庫、互聯網、虛擬現實、Web技術的進一步發展和應用，必將給故障智能診斷預測系統帶來一次新的技術革命。
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作者:賓煉 楊廣軍 單位:中車株洲電力機車有限公司 石家莊國祥運輸設備有限公司
